旧机器人工具箱的新方向黑鱼养殖

旧机器人工具箱的新方向

在过去的二十年中，对于全球数以万计的学生来说，他们的部分教育涉及到一个名为 Robotics Toolbox for MATLAB 的开源软件工具包。在 1990 年代初期，它最初是帮助我进行博士研究的适度工具集合。它利用了 MATLAB，当时是一个相对较新的产品，它是一个强大的数学软件环境，对线性代数和图形有很大的支持中国机械网okmao.com。

Robotics Toolbox for MATLAB 添加了机器人学所需的专门功能，例如齐次变换、四元数和滚转-俯仰-偏航角；以及核心机器人功能，如正向和反向运动学、雅可比、动力学和轨迹；以及提供多种常见机器人的模型。

随着时间的推移，它增加了移动机器人和机器视觉的功能，经过各种重构后，它今天以三个开源工具箱的形式存在：

MATLAB 机器人工具箱

MATLAB 机器视觉工具箱

MATLAB 空间数学工具箱

这些工具箱构成了我现在出版第二版（2017 年）的《机器人、视觉与控制》一书以及我在QUT 机器人学院的免费在线课程的基础。

维护开源软件通常是一种吃力不讨好的追求，但我受到了许多从软件中受益的用户的积极信息的激励。回到过去我们经常去参加会议的时候，很多人都亲自表达过类似的感受，近年来经常用自拍来捕捉这一刻！我从没想过它会变得这么大，也没想到 26 年后它仍然是我生活的一部分。

新方向

然而，在近三年的时间里，情况发生了很大变化。首先，MATLAB 的出版商 MathWorks 为机器人、导航、无人机、计算机视觉和人工智能开发了一套综合工具箱。在这方面，我与 MathWorks 进行了长期而富有成效的合作。其次，我们看到了对 Python 的兴趣激增，Python 支持并被一个庞大的开源软件生态系统支持，并且可以从嵌入式计算机扩展到高性能集群。

2020 年既适合反思，也适合行动。这项长期存在的工作现在有了令人兴奋的新动力和方向。

首先，我原来的工具箱已经移植到 Python 上了。该端口创造了一个机会，让我们有机会重新审视一些糟糕的设计选择，向有趣的方向扩展功能，并吸引不同的受众。如果没有现在和以前的学生的帮助，这个大流行年项目是不可能实现的：Jesse Haviland 负责机器人工具箱，Dorian Tsai 负责机器视觉工具箱。

你可以找到所有这些在GitHub上现在：机器人工具箱为Python，机器视觉工具箱为Python，空间数学工具箱为Python，以及简约的Python框图模拟器。Robotics Toolbox 和 Spatial Math Toolbox 的教程介绍可以在在线文档的第一部分找到 。

旧工具箱的使用寿命结束

现在还为时过早，还有要添加的功能和要消除的错误。但是最初的反馈，以及 GitHub 的 star 和 fork，都非常令人鼓舞。我的书即将出版的第三版将探讨机器人技术和机器视觉的 Pythonic 方法。

其次，由于 MathWorks 的工具箱现在提供了高级别的功能，因此我使用原始工具箱的日子已经屈指可数了。用户的优势，尤其是在教育环境中，是他们为支持的机器人功能提供一站式服务。

因此，我宣布原始工具箱将在 2022 年 1 月结束使用。该领域许多人都熟悉的旧工具箱将保留在 GitHub 上，供任何想继续使用它们的人或可能希望使用它们的人使用支持他们走向未来。为了巩固这种转变，我正在与 MathWorks 的两位同事作为合著者合作，编写我的书即将出版的第三版，该书仅使用受支持的 MathWorks 工具箱。

工具箱有着悠久而丰富的生命，对许多人来说，它们是他们进入机器人技术的第一步。我希望这些新的发展能够在未来几十年为学生、教师、行业和研究人员服务。

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